Figma新手指南｜UI/UX設計思維
104學習
Figma
這是一款雲端設計工具，主要用於界面設計與原型製作。具備多人即時協作功能，方便團隊共同編輯和溝通，提升工作效率。操作直覺，支援跨平台使用，設計稿易於分享與反饋。對UI/UX設計師、產品經理及前端工程師來說，是協調設計與開發流程的重要利器。掌握此技能能提升職場競爭力，尤其在數位產品設計領域非常受歡迎。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
打造高投入團隊：遊戲化工作設計與激勵機制實作班【9/17】
Onshape實戰工場：探索創新設計的無限可能
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SolidWorks零組件機構設計
人資與採購必學！ AI 流程自動化應用實戰工作坊【10/20】
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
使用者介面設計 Adobe XD
Adobe XD證照驗證持有人具備使用Adobe XD進行使用者介面設計的專業能力，能有效運用軟體工具進行原型製作、互動設計及視覺布局，提升產品使用者體驗。持證者熟悉設計流程與協作技巧，能與團隊成員順利溝通，確保設計方案符合需求並具備創新性。此證照適合UI/UX設計師、產品經理及相關領域專業人士，提升職場競爭力與專業信譽。
尚未查核發照單位
進階軟體設計專業人員
進階軟體設計專業人員證照旨在驗證持有人具備高階軟體設計與開發能力，涵蓋系統分析、架構設計、程式撰寫及測試等關鍵技術。持證者能有效運用物件導向設計原則及軟體工程方法，解決複雜問題並提升軟體品質與維護性，適用於大型專案開發與團隊協作，提升職場競爭力與專業價值。
財團法人中華民國電腦技能基金會
SSE User Interface Design國際認證
隨著網際網路興起與智慧型手機的出現，人與機器的互動方式一直在不斷的變動。也因為許多企業對於使用者體驗與介面的重視，介面設計相關的人才需求越來越多，平均薪資高也高於其他設計人才，許多人也開始想要轉職為介面設計師。
SSE User Interface Design國際認證針對目前這股潮流趨勢，為求職者與求才者所建構的一項測驗檢定，通過測驗，代表你已具備UI視覺設計的必備技術，將能在UI視覺製作方面獨立工作，並且能與程式設計師協同完成大型UI建置的能力。
Silicon Stone Education (SSE)
實體設計 (Creo Parametric/SolidWorks)
實體設計證照主要驗證持有者在Creo Parametric或SolidWorks軟體操作上的專業能力，涵蓋三維建模、零件設計、組件裝配及工程圖繪製等技能，能有效運用軟體完成產品設計與修改，提升設計效率與精確度，適用於機械、電子及工業設計等多種產業，具備此證照者具備良好的CAD工具應用能力，能協助企業加速產品開發流程，提升競爭力。
尚未查核發照單位
敏捷專案管理師PMI-ACP
PMI-ACP® 是由國際專案管理學會（PMI®）推出的國際級敏捷專業證照，考試依據 PMI 最新全球實務分析（GPA）與任務分析（JTA）設計，並全面採用 PMI 官方授權教材與標準化教案，由 PMI 授權培訓夥伴（ATP）依一致規格授課，確保學員具備全球一致且高品質的專業素養與實務能力，真正接軌國際敏捷職場，建立跨框架整合思維與高品質交付能力的國際專業標準。
PMI-ACP® 融合 Scrum、Kanban、XP、Lean 等多元敏捷方法，強調跨產業應用能力與情境判斷能力，涵蓋敏捷轉型引導、產品價值創造、團隊協作效能與持續改進等核心能力。強化產品開發與交付角色的整合思維，使證照更貼近快速變動的市場需求，成為企業推動敏捷轉型與提升交付品質的關鍵戰力。
適合對象包括產品負責人（PO）、Scrum Master、專案經理、敏捷實踐者，以及已取得其他敏捷認證、希望建立更完整敏捷能力架構的專業人士。
PMI 國際專案管理學會
SSE AI 提示詞工程師
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ]
隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
Silicon Stone Education (SSE)
精選貼文，掌握第一手知識
「接案作品集」怎麼準備？6大要素及不同客戶應對技巧
對自由接案工作者來說，「作品集」往往比履歷更能展現你的專業度與價值。一份好的接案作品集該怎麼準備？作者為軟體工作者，分享好作品集的6大必備要素，並用自身經驗解析技術型、設計導向、非技術型與綜合型客戶的關心重點，幫你打造更有說服力的作品集。本文節錄自《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》。
文／陳泰銘（Taiming）
本文目錄（點擊可快速前往）
為什麼需要準備接案作品集？接案作品集準備方向：依照不同接案類型、客戶來調整好的作品集應該具備的6大要素沒有作品集怎麼辦？最好平時就累積Side Project
為什麼需要準備接案作品集？
作品集是接案者的「敲門磚」，能夠幫助潛在客戶快速了解你的能力、風格和經驗。有時候，你的作品集甚至比你的履歷還重要，因為它是最直觀的證明，展示你的專業度和價值。
客戶沒有時間細聊，先看作品決定是否聯繫你
比起履歷，作品集更能說明你的實力
客戶更信任有實際案例的接案者
降低溝通成本，幫助客戶確定風格與需求
讓你在競爭者中脫穎而出
當你在社群平台或論壇上看到有人發問：「有人可以幫我做插畫設計嗎？」如果你只是留言「我可以做」，很容易淹沒在眾多回覆中，客戶也不會特別關注你。但如果你直接附上作品集連結，讓對方點進去就能看到你的實力，成功機率就會大幅提升。這樣的方式不僅能讓你在競爭中脫穎而出，也能迅速抓住客戶的注意力。
接案作品集準備方向：依照不同接案類型、客戶來調整
一開始瞄準方向很重要，因為不同類型的客戶關心的重點不同，你的作品集應該根據你的目標市場來調整。例如：
技術型客戶：展示程式碼品質與技術細節
當你的目標客戶是開發公司或技術團隊時，他們更關心你的技術能力，而不只是表面的作品展示。例如，當一間軟體公司正在尋找後端開發者時，他們不會單純看UI設計，而是會評估你的程式碼品質、架構設計與API文檔。如果你的作品集包含GitHub專案連結、技術架構解析、程式碼片段或效能優化案例，將更能說服這類客戶，讓他們相信你具備專業的開發能力。
非技術型客戶：強調成果與商業價值
當你的客戶是中小企業或個人創業者時，他們通常不懂技術細節，而是關心你的工作能否為他們帶來實際價值。例如，一位餐飲業老闆希望建立線上訂餐系統，但他不懂技術，對「技術堆疊」也沒有興趣。他想知道的是這個系統能否提升業績、減少人工成本、讓顧客更方便。因此，針對這類客戶，你的作品集應該側重於案例說明，包含專案背景、解決的問題、最終成果與數據，例如「這個網站讓客戶下單率提升30%」，而不是單純列出技術細節。
設計導向的客戶：重視視覺呈現與品牌一致性
當你的客戶是品牌商、電商品牌或行銷團隊時，他們關心的是視覺美感與風格統一性，而不是技術實作的細節。例如，一位服飾品牌老闆希望找人設計一組社群貼文模板，他不會關心這些設計是用Photoshop還是Figma製作的，而是想知道你的設計是否符合品牌形象，能否吸引目標受眾。因此，你的作品集應該著重展示設計風格，提供高品質的圖片、完整的設計概念，並附Behance、Dribbble或Figma連結，讓客戶能夠直觀地評估你的視覺風格是否符合需求。
綜合型客戶：需要靈活調整作品集內容
有些客戶的需求涉及多個面向，例如，一家新創公司希望開發一款APP，他們既關心UI設計，也重視技術架構與開發能力。在這種情況下，若你的作品集過於單一，可能無法完整展現你的能力。最佳做法是針對不同領域準備不同版本的作品集，例如一份專注於UI/UX設計，另一份則強調技術架構與開發過程，這樣才能根據不同客戶的需求靈活調整，確保你的作品集能夠精準打動對方。
因此，一開始要明確你的目標客戶，這樣作品集才能精準打動對方，而不會顯得雜亂或無法吸引適合的機會。
好的作品集應該具備的6大要素
一份優秀的作品集，不只是展示你的能力，更應該幫助潛在客戶快速理解你的價值，並建立信任感。以下是作品集應該具備的關鍵要素：
1. 清楚的自我介紹與專業定位
你的作品集應該開門見山地說明你的專業領域，例如「專注於SaaS產品開發的全端工程師」或「專精品牌識別與UI設計的視覺設計師」，讓客戶一眼就能理解你的核心技能與市場定位。
2. 精選案例，而非堆砌大量作品
作品集不應該只是單純堆放所有作品，而是要精選最具代表性的案例，並確保這些案例與你的目標市場匹配。例如，如果你主要服務科技新創，那麼展示SaaS產品設計或開發案例會比一般電商網站更具說服力。
3. 案例背景與解決方案
單純的圖片或程式碼展示不足以吸引客戶，你應該為每個案例補充背景資訊，例如：「這是為某家新創公司開發的會員系統，目標是提升用戶留存率」，然後說明你的解決方案與貢獻，例如：「透過重新設計UI/UX，讓註冊轉換率提升20%。」這樣的敘述能讓客戶更容易理解你的價值。
4. 數據與成果驗證
如果可以的話，加入量化數據來證明你的工作成效，例如「重新設計後的網站，跳出率降低25%」、「API優化後，請求速度提升40%」，這樣的數據能讓你的作品更具說服力，提升客戶的信任度。
5. 直覺且專業的視覺呈現
作品集的排版應該簡潔清晰，避免雜亂無章的內容堆砌。如果你是設計師，這本身就是對你美感能力的考驗；如果你是工程師，也應該讓專案展示清晰易讀，像是使用卡片式設計來分類案例，或提供 GitHub 連結搭配摘要說明。
6. 聯絡方式與行動呼籲（CTA）
無論作品集是網站、PDF還是簡單的Notion頁面，都應該明確提供聯絡方式，例如Email、LinkedIn、或接案平台連結。此外，可以加上一些行動呼籲，例如「有興趣合作嗎？歡迎來信討論！」，讓客戶知道下一步該怎麼與你聯繫。
透過以上這些要素，你的作品集不僅能夠有效展示你的專業能力，也能提升轉換率，讓潛在客戶更容易做出決策，進而提高你的接案成功機會。
沒有作品集怎麼辦？最好平時就累積Side Project
其實，比起事到臨頭才急著找作品集，最有效的方法是平時就主動累積Side Project。不論是為了解決某個小問題、實現自己的點子，還是純粹為了學習新技術，只要能完成、有成果可展示，就能成為你的實戰證明。
Side Project不需要商業化，也不必太龐大，關鍵是能展現你的能力與風格。這些專案可以放在你的個人網站、GitHub、Behance、Notion或Medium等平台，讓潛在客戶在搜尋你的名字時就能看到。
以下是一些常見的發想與執行管道：
解決自己的痛點：把日常遇到的問題變成產品，例如排程工具、記帳App、小型自動化腳本等。
模仿與改造：挑一個你喜歡的網站或應用，試著重製、優化或加入新功能。
開源貢獻：參與GitHub上的開源專案，累積實戰經驗與人脈。
挑戰題目平台：參加如Frontend Mentor、Dribbble Weekly Warm-up、Kaggle等主題挑戰。
幫朋友或社群做東西：主動幫朋友設計海報、開發活動報名網站、製作社群 BOT 等。
紀錄學習歷程：把你學會的新技術或解法整理成部落格、教學影片或Notion範本。Side Project的價值，不只是讓你練功，更是你與客戶溝通時最有說服力的「非商業作品集」。尤其在你還沒太多實戰經驗時，它們能說明你的主動性、邏輯思維、執行力與品味。
節錄自：博碩《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》／陳泰銘（Taiming） 著
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精選 Claude 該選 Haiku、Sonnet、Opus 還是 Fable？三個問題選對模型，額度用更久
同一個問題丟給 Claude，有時又快又好，有時卻等很久、還把額度用光？
問題往往不在你的提問，而是模型沒選對。
打開 Claude 的模型選單，會看到四個名字。可以把它們想成四種同事：
Haiku：反應最快的助理，適合快速摘要、擷取重點（免費版可用）
Sonnet：什麼都能接的主力，寫作、分析、程式都行（免費版可用）
Opus：擅長深度思考的資深顧問，適合複雜研究與推理（Pro 以上）
Fable：能自己規劃、自己檢查的專案負責人，適合從零做出完整成品（付費方案）
能力越強，回答越慢，也越吃使用額度。拿 Opus 或 Fable 去做 Haiku 就能完成的事，只是白白燒掉額度。
選之前，先問自己三個問題：
1. 這件事要想多深？
查詞、摘要新聞 → 輕的模型就夠；比較企劃、找數據矛盾 → 需要深度思考
2. 做錯的代價多大？
內部草稿 → 錯了改就好；要給主管決策、要對外發布 → 用更強的模型，也要更仔細檢查
3. 要它自己做多久？
一問一答 → Sonnet 就很夠；從粗略想法做到完整成品 → 交給 Fable
記住一個原則：先輕後重，不夠再升級。
Haiku → Sonnet → Opus → Fable
另外，選單裡還有一個「Effort（思考深度）」：整理會議紀錄時調低，回得快；審合約、找風險時調高，想得更完整。
最常見的三個錯誤：
・什麼都用最強的模型
・答案不好只會換模型，卻沒先把需求講清楚
・只看答案長短，不看有沒有抓到重點
小練習：下面三件工作，你會各選哪個模型？
① 回覆客戶的簡單詢問
② 分析半年銷售數據寫成報告
③ 從零規劃一套新人訓練
（參考答案：① Haiku ② 先用 Sonnet，要給主管決策就升 Opus ③ Fable）
想看完整五分鐘影音說明，104學習免費課程「5分鐘學會挑選Claude模式」已經上線，免費報名就能看：
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/47f0bb26-3b67-4f8c-80f4-39dd215c0d01
也歡迎在留言分享：你平常最常用哪個模型？有沒有拿兩個模型比較過同一件工作？
資料來源：
Claude Academy〈Choosing the right Claude model〉
https://academy.claude.com/tutorials/choosing-the-right-claude-model
（模型版本與方案以 2026 年 11 月官方說明為準：Haiku 5.5、Sonnet 5.5、Opus 5.5、Fable 5.1）
告別制式勞動，迎向 AI 時代人才的變革與重構
從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。
文／104人力銀行
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
本文導覽：
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
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在趨勢科技，唯一的競爭對手是駭客：AI 時代下，資安人才與研發現場的真實變化
2026年COMPUTEX喊燒！「AI五層蛋糕」多家企業 7/4全面搶才
2026年COMPUTEX登場，今年以「AI Together」為主題，聚焦AI運算、機器人&智慧移動、次世代科技等主題。104人力銀行指出，求才端，當AI發展走向基礎建設與應用，參加COMPUTEX的企業也爭搶AI發展關鍵人才，如電源設計工程師、AI伺服器研發工程師、機電工程師等職務；求職端，科技人才求職動能轉強，年增幅6%。想找參與COMPUTEX企業的工作機會，歡迎報名104人力銀行7月4日在台北世貿一館舉辦的「2026職涯博覽會」，參展廠商如台達電子、廣達電腦、緯創資通、華碩電腦等企業將現場徵才，歡迎報名參加：https://104cweb.pse.is/8u5j4n。
黃仁勳宣示Vera Rubin進入量產 緯創、廣達招募硬體設計人才
2026年COMPUTEX全球AI晶片龍頭輝達（NVIDIA）同時段舉行GTC Taipei盛會，執行長黃仁勳發表演講聚焦AI領域的最新技術進展，將推出下一代平台Vera Rubin，並揭曉新一代晶片「N1X」，150家台灣供應鏈夥伴將扮演關鍵角色。104人力銀行指出，與輝達高度緊密合作的供應商如緯創、廣達招募雲端伺服器硬體設計、伺服器技術副理/經理等人才，期待求職者進行系統硬體設計、功能驗證，跨單位合作解決產品各階段如試產、展示、量產之軟硬體問題。
將AI發展擴展到黃仁勳曾提及的「AI五層蛋糕」（Five-Layer Cake）架構生態系，除了「基礎設施」外，台灣科技大廠在「能源」也扮演重要角色，像是康舒科技招募資料中心電源設計資深工程師，執行機種開發、研究新線路與控制技術，台達電子則招募伺服器電源韌體實習生，協助開發與維護電源產品韌體，讓學生尚未畢業就能參與AI發展；在「應用」端，因為AI落地與顧客端的溝通相當重要，企業招募解決方案PM、規劃師等職務，確保有好的使用體驗。
AI五層蛋糕（Five-Layer Cake）企業&職缺舉例 資料來源：104人力銀行AI五層蛋糕分類參與職涯博覽會企業職務舉例能源（涵蓋資料中心用電、電源供應及儲能系統。)台達電子伺服器電源韌體 實習生光寶科技Server Power Hardware R&D Engineer康舒科技資料中心電源設計 資深工程師晶片（涵蓋GPU、ASIC與HBM等。）東京威力科創Process Engineer基礎設施（涵蓋伺服器、資料中心建設、散熱系統、高速網路與電力輸送等系統。）技嘉科技AI硬體研發工程師廣達電腦雲端伺服器硬體設計緯創資通伺服器技術副理/經理模型（涵蓋語言、生物、化學、物理、醫療等多領域的開源與閉源模型。）目前以美系科技大廠為主應用（涵蓋軟體、智慧醫療、藥物研發、自動駕駛、工業機器人與企業AI助理等。）達擎【智慧零售】 解決方案PM永聯物流開發智慧物流解決方案規劃師
COMPUTEX首度設立機器人展區 科技大廠招募機電工程師進攻機器人開發
本次COMPUTEX首度設立AI機器人展區，聚焦實體AI（Physical AI）發展。104人力銀行發現，科技大廠已透過招募機電工程師職務切入機器人發展。華碩電腦招募機器人機電整合伺服控制工程師，工作內容涵蓋設計伺服控制系統、進行系統整合與測試、依據需求協助機電創新，實現感知與驅動的高效耦合，類似人類的自然運動模式。技嘉科技招募機電工程師，負責工業機器手臂與周邊設備的硬體配置與通訊整合、撰寫機器手臂運動路徑程式、執行現場設備的安裝、測試、精準度校正及排除機電異常。
科技人才求職踴躍年增6% AI發展關鍵企業齊聚職涯博覽會
AI科技發展勢不可擋，104人力銀行同步觀察科技人才求職行為發現，2026年4月科技人才找工作人數與去年同期相比成長6%，進一步投遞履歷主動應徵人數成長3%。5大科技人才軟體工程師、研發工程師、專案經理、行銷、設計，2026年1-4月專案經理因AI時代更需要整合型的人才，找工作人數與去年同期相比成長8.9%最高，企業提供職缺也成長2.7%；研發工程師因AI發展更多新興技術崛起，找工作人數成長6%高居第二，企業提供職缺則成長9.2%。
104人力銀行指出，求職者想搭上AI發展浪潮，7/4在台北世貿一館舉行的職涯博覽會，300家參展企業中有181家企業提供AI職缺，推進AI發展的關鍵企業如台達電子、光寶科技、康舒科技、東京威力科創、技嘉、華碩、緯創資通等企業將現場徵才，歡迎報名參加：https://104cweb.pse.is/8u5j4n。
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文／傑克納普、約翰澤拉斯基
你的優勢是什麼？優勢會以能力（capability）、動機（motivation）與洞見（insight）三種形式出現。為了解釋這三種優勢如何發揮作用，我要帶你回2014年認識三個人。他們日後成為公司創辦人。看看你能否從接下來的段落，找出三人替專案帶來的優勢─並猜一猜他們最終建立哪一種公司。
首先是機械工程師凱蒂．霍夫曼（Katie Hoffman）。
2014年的一個平常日，凱蒂在各種工業設備之間走來走去，手上沾滿灰塵和油汙。她的視線順著亂七八糟的線路走，一下子接這台機器，一下子接那台機器。凱蒂帶領的團隊負責翻新工廠，裝上新型控制系統以發揮最佳效能。這份工作很重要的一環，就是找出舊系統是如何運作，而實際情形永遠和設計文件說的不一樣。
凱蒂盯著的那條線，連到又一個工廠文件上沒提到的感應器。她用手機拍下照片，備註幾句話，然後嘆氣。成功破解舊系統並改善效率，的確會帶來滿足感─但凱蒂心知肚明，再過幾年，又會有另一批人跑來這，拆掉她所有的心血，再度翻新工廠。在那之前，系統將停留在這次的更新，永遠不會改善，直到再度大改造。凱蒂感覺這樣很浪費，想必還有更好的辦法，但是該怎麼做？
接下來是吉姆．高（Jim Gao）─也是機械工程師。
2014年一個普通的一天，吉姆坐在控制室裡，地點是Google位於愛荷華州的龐大數據中心。這座數據中心當初在設計時，吉姆就參與了，但他今天和凱蒂一樣，想著有什麼辦法能改善效能。
廠內漆成亮色的藍綠紅黃管線，通往四面八方，讓這座數據中心看起來有如《超級瑪利歐》（Super Mario）遊戲被搬到現實世界，只不過沒有蘑菇和飛行龜，只有一排排的伺服器機櫃。
一年12個月，一週7天，白天黑夜不停歇，隨時有冷水流過那些五彩繽紛的管線，負責吸收與帶走伺服器產生的熱氣。冷卻管的確有用，但吉姆檢視控制室的讀數，忍不住感到失望。這個系統太耗電。每次機櫃開始升溫，管理數據中心的團隊就必須加快冷卻系統的輸出。加速時耗用的能源愈來愈多，但也不能不加速─伺服器過熱就會當機，網路將斷線。或許這樣的效率不彰是無法避免的，或許工程技術頂多就只能做到這樣，但吉姆總覺得哪裡怪怪的。他到底漏掉什麼？
最後一位是電腦科學家維達．潘奈薛凡（Veda Panneershelvam）。
在2014年平凡無奇的一天，維達坐在倫敦的桌旁寫程式。他和世界級的軟體工程師團隊合作，一起尋找人工智慧研究的聖盃：寫出能在圍棋賽中打敗人類的電腦程式。
如果你不熟悉圍棋，只需要知道很複雜就夠了。西洋棋有10123種可能的走法，但圍棋有10360種，令人難以置信。圍棋棋盤可能呈現的棋局狀態，還要多過宇宙裡的原子數！
如果要在圍棋取勝，維達和同事必須開發出新型的人工智慧做法，創造能看見未來的程式。2014年的時候，大部分的人認為這是癡人說夢，但維達只覺得興奮。如果AI連圍棋都能勝出，誰知道還能替人類解決其他哪些問題。
我們來回顧一下，先從顧客和問題講起：
凱蒂正在解決大型製造商的工業控制系統缺乏效率的問題。
吉姆正在解決Google有如吃電怪獸的數據中心。
維達正在解決……這個嘛，我不認為他實際上是在解決圍棋的問題。我認為他真正在處理的，其實是人腦處理複雜問題的能力有限。我認為他的「顧客」是全人類。我知道，這聽起來有一點過於宏大，但我認為確實如此。
好，那凱蒂、吉姆和維達的特殊優勢是什麼？剛才提過，優勢有三種。
首先是能力。能力是指你能做到很少人能比得上的事。如果你在大公司上班，你可能享有知名品牌的好處，或是專案有很多預算；如果你替迷你的新創公司工作，你的能力有可能是專注與快速行動。不過，最能派上用場的能力通常是傳統的專業技能（know-how）：
凱蒂是機械工程專家，主要做工業控制。
吉姆也是機械工程師，專長是數據中心。
維達是電腦科學專家，專門做人工智慧。
凱蒂、吉姆和維達在各自的領域都是世界級的人才─有如女籃的凱特琳．克拉克（Caitlin Clark）與男籃的「詹皇」詹姆斯（LeBron James）─但光是他們的能力，還不足以完整呈現他們的獨特優勢。
接下來，我們來看第二種優勢：動機。動機是你想解決這個問題的特殊原因；你願意傾盡心力的事，別人不一定願意。動機也很重要，因為動機能指明一條路，讓你躍躍欲試，知道該在何處以什麼方式發揮長處。
凱蒂、吉姆和維達三位未來的創辦人，全都想要解決重要的問題，帶來正面的改變。這種精神令人欽佩，但過於籠統。我是說，很多人當然都想「讓世界更美好」─但唯有動機十分明確的時候，才能協助你決定該做什麼，所以講得再明確一點：
傳統的工業控制系統升級方式讓凱蒂沮喪。
實體系統的限制讓吉姆沮喪。
維達想運用AI替人類解決大型的問題。
注意到了嗎？以上三人中的兩人，主要是沮喪帶來了動力。如果你的動機也一樣，嘿，沒關係的。世上最優秀的產品，有的就是源自為現況感到憤慨、困惑、惱火、痛苦或抓狂。你不一定要從偉大的願景起步，憤怒也能帶來力量。
好，能力和動機加在一起後，三位未來創辦人的優勢變得更獨特。但他們分別會開哪種公司？讓我們進一步了解他們的故事。
兩年後，在2016年3月9日，維達站在南韓首爾四季飯店的會議室，透過現場影片串流，目不轉睛地看兩個人比賽圍棋。
棋桌的一方坐著李世乭，他是拿過18次世界冠軍的專業棋士。另一方則是業餘人士兼維達的同事。
維達看著同事下一個白子，接著注意力一下子回到會議室。電腦螢幕顯示數十張圖。「勝率圖」頓時表示對白方有利。
電腦認為能打敗看似無敵的冠軍李世乭。
過去幾天，維達和團隊成員─15名剛從倫敦飛來的電腦科學家─把會議室改造成臨時的控制中心。AI程式AlphaGo就是他們設計的。他們在控制中心把AlphaGo認為棋子該怎麼下，轉告給維達的同事，那名同事負責把棋子擺到真實世界的棋盤上。
那場比賽的贏家可以獲得100萬美金的獎金。有沒有人跟我一樣，覺得這個場景像是15名科學家合演高科技搶劫片《瞞天過海》？只不過李世乭其實是在和AI比賽，不是什麼祕密。裁判知道，李世乭知道，每個人都知道。全球各地轉播這場比賽，數百萬人觀戰，不過大部分的圍棋專家都認為圍棋太複雜，電腦不可能獲勝。
然而，在那個首爾的三月天，AlphaGo贏了。
數千英里外，吉姆仍在設法改良Google數據中心的冷卻系統。AlphaGo的故事如火如荼展開時，他偶然聽到這件事，備感著迷，開始追蹤首爾的最新情形，一點細節都不放過。
吉姆挖掘細節時得知，AlphaGo的AI使用「深度強化學習」（deep reinforcement learning）這個突破性的方法。吉姆冒出一個瘋狂的點子。深度強化學習會不會有助於冷卻數據中心？畢竟隨時找出最佳的控制配置，有一點像是在圍棋賽中找出最好的一步。
維達的團隊替DeepMind工作，而DeepMind是Google旗下的公司。這不正好。雖然吉姆沒見過他們，但嚴格來講大家都是同事。維達於是寄電子郵件給DeepMind團隊，解釋他的瘋狂點子。
維達認為這個數據中心的挑戰很吸引人，同意試試看。接下來密集的幾星期，維達、吉姆和DeepMind的工程師團隊，寫出新的深度強化學習程式，把Google數據中心的冷卻系統，交給這個新AI負責。
電力使用起初暴增，因為AI做起實驗，隨機調整控制設定，就像小朋友亂按汽車音響上的鈕。不過，AI也和幼兒一樣會學習，強化有效的策略，用電因此出現改善，再改善，持續改善，最後和AlphaGo一樣超越人類，Google數據中心的用電因此銳減四成。
我等一下會繼續說這則故事，但先來看維達和吉姆合作後發生的事。他們整合雙方的能力─吉姆的數據中心專業能力，加上維達的人工智慧魔法─打造出單打獨鬥生不出來的東西，發揮特殊的優勢。不過別急，好戲還在後頭。
2019年，吉姆和維達結識凱蒂─那位擅長翻新工業控制系統的機械工程師。三人開始討論如何能在Google以外的世界，減少能源浪費。廠房在加熱、冷卻與操作各種設備時，耗用大量的電力。AI也能在這方面幫上忙嗎？
吉姆和維達相信他們能大幅改善工廠的能源使用─但需要借重凱蒂的實務知識，才有辦法設計、販售與裝設解決方案。凱蒂曾在詮宏空調（Trane）、英格索蘭工程技術公司（Ingersoll-Rand）、雷神國防承包商（Raytheon）等企業，帶領過工程與創新團隊。她清楚製造商如何作決定，也了解工業控制系統的缺點。吉姆和維達熟悉的是Google經過精心設計的數據中心，而工業廠房的世界遠比那混亂─凱蒂則熟悉這個領域。三人決定放手一搏，辭去工作，在2019年底成立新創公司淮德拉（Phaidra）。
淮德拉是我們Character資本最早投資的一批公司，他們的故事深深啟發了地基衝刺。他們從大膽的專案起步：企圖運用AI讓各種工業廠房更有效率。他們測試點子，學習如何建立顧客的信任感，談成第一筆生意。淮德拉先在大型藥廠展開試行計畫，隔年拿到第一筆大訂單，在5座工業廠房部署AI，最終還把服務拓展至數據中心。維達、吉姆與凱蒂在2014年渴望見到的超越人類、具備適應性、能預測未來的系統，如今成真。
三人能成功的原因是第三種優勢也登場：洞見。
洞見是指對問題與顧客有深入的了解。洞見讓你擁有別人沒有的觀點。吉姆有數據中心的洞見，維達有深度強化學習的洞見，但淮德拉的策略能成真，仰仗的是凱蒂具備工業廠房─以及擁有那些工廠的企業─如何運作的洞見。
淮德拉三位創始人的能力與洞見加在一起，得出獨特的東西。你可以想成一條等式：
能力＋洞見＋動機＝特殊優勢
凱蒂、吉姆和維達見面時，心想：「天啊！想想我們聯手能做到的事！」淮德拉公司或許算極端的例子，但你也能和團隊利用特有的優勢，帶來屬於你們的「天啊！」時刻。
節錄自：時報出版《商品決勝點：全球最成功的產品設計師如何讓顧客買單》／傑克納普, 約翰澤拉斯基 著
Codex 4個神奇小功能！把Codex變成工作流引擎，功能速查表與行業應用SOP
用Codex跑任務，跑到一半想補需求、想試另一個方向，只能打斷重來嗎？作者整理/plan、Tab排隊、/fork、/status等4個核心功能與兩招加碼，附決策樹、指令速查表與各行業應用SOP。本文節錄自《ChatGPT × Codex全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
本文目錄（點擊可快速前往）
為什麼是這幾個功能功能總覽：4招核心＋兩招加碼工作流4步法決策樹帶走模板：常用slash command速查各行業應用4步法SOP卡關處理：5個最常見問題
4招把 Codex 變成並行工作流引擎，計畫、排隊、分叉、儀表板
AGENTS.md解決了「Codex怎麼做」的問題，它做的事符合你的風格、按你的規矩。但你會發現另一個問題冒出來：Codex跑起來是「單線」的，你下一個指令、它跑、跑完你再下下一個。複雜任務怎麼辦？跑到一半想到要補東西怎麼辦？想試另一個方向怎麼辦？
教你4個核心功能（3個slash command＋1個按鍵）：/plan、Tab、/fork、/status，這就是章名的「4個神奇小功能」，也是工作流4步法的骨架。學完4招之後，再加碼兩招2026年正式版的新功能：/usage（額度儀表板）和@ 統一提及選單（檔案／插件／技能一鍵帶入）。4招是骨架、兩招是外掛，記熟之後，你的Codex從「下指令工具」升級成「並行工作流引擎」。
前置條件：Codex CLI已裝、AGENTS.md已寫。本章所有功能都是Codex CLI（v0.142.x）官方內建，不需要額外安裝。
為什麼是這幾個功能
先看一張對比表，看清楚普通跑Codex和用這套工法的差別：
情境普通跑法的痛用這套工法後複雜任務沒方向Codex直接動手，結果不是你要的，重來先用 /plan 看計畫再放跑跑到一半想到要補打斷 → 重講一次 → 上下文亂Tab 排隊，下個turn自動吃想試另一個方向放棄第一版，從頭再來/fork 兩版並列，挑好的留長任務沒在看不知道跑到哪、卡住沒人發現/status 即時看進度與token額度快用完不自知跑到一半被限流，工作中斷/usage 查每日／每週用量與credits要提到檔案／技能很麻煩手打完整路徑、記技能名稱打 @ 開統一提及選單，選了就帶入
全部都是官方CLI內建。記熟就能把Codex從「下指令工具」升級成「並行工作流引擎」。
功能總覽：4招核心＋兩招加碼
功能指令一句話定位① 計畫模式/plan讓Codex「先講要怎麼做」，你看完點頭再讓它真的動手② 引導排隊Tab鍵Codex跑到一半，輸入新指令按Tab排隊，不打斷正在跑的任務③ 對話分叉/fork / Esc Esc把當前對話複製出一條平行線，同一份context、兩種寫法並列④ 進度可視化/status看當前模型、token用量、執行階段、approval模式⑤ 額度儀表板（加碼）/usage看每日／每週／累計用量，兌換earned usage credits⑥ 統一提及選單（加碼）@一個選單提及檔案、插件、技能，不用手打路徑
要先做一個名詞辨正：你可能在社群貼文或課程裡聽過「桌面寵物」這個暱稱，那是阿亮對「長任務進度可視化需求」的暱稱，不是 Codex 官方功能名稱。實際對應的官方操作是 /status，把它想成「Codex 的儀表板」。
本章所有TUI輸出畫面（Plan、Queued、Forked、Status、Usage）皆為示意重繪，實際版面依CLI版本略有差異，以你畫面上的為準。
工作流4步法決策樹
4個核心功能怎麼搭配？決策樹如下：
# 開新任務前先問自己：
任務複雜（多步、不確定）？
├── 是 → /plan 列 SOP
│ ↓
│ 中途想到要補？
│ ├── 是 → 按 Tab 排隊
│ └── 否 → 等完成
│ ↓
│ 想試另一方向？
│ ├── 是 → /fork 開分支
│ └── 否 → 結案
│
└── 否 → 直接執行（不用 /plan）
不論複雜不複雜：
- 長任務 → /status 看進度
- 開工前／收工後 → /usage 看額度
- 重要任務 → 兩版（/fork）
- context 將滿 → /compact 濃縮
判斷標準：「我能一句話講清楚要做什麼」等於簡單，直接跑。「我自己也不確定怎麼下手」等於複雜，先 /plan。
帶走模板：常用slash command速查
指令用途/plan計畫模式（先講計畫再動手）/fork從當前進度複製平行thread/status看model / approval / context / threads/usage看每日／每週用量、兌換credits/diff看當輪修改的檔案差異/compact把對話濃縮成摘要、省context/side開臨時討論串、不離開主任務/new同CLI session開全新對話/help列出當前版本所有slash command@（鍵盤）統一提及選單：檔案／插件／技能Tab（鍵盤）composer輸入後排到下一個turnEsc Esc（鍵盤）回到舊訊息編輯、從該點分支
各行業應用4步法SOP
把這套工法套到你的行業，貼牆上：
教師應用
/plan：學期計畫、家長會報告
Tab排隊：批改時補要求「找有此錯誤的學生」
/fork：給家長版vs給校長版
/status + /usage：批30份作業時看進度、看額度
@：帶入上學期的舊報告當範本
SOHO應用
/plan：報價單、合約、提案
Tab排隊：寫到一半要加保固期
/fork：給客戶版vs內部版
/status + /usage：跑批次資料時監看
@：帶入舊合約範本
行銷應用
/plan：月報、競品分析、活動企劃
Tab排隊：客戶說要改方向
/fork：嚴肅版vs活潑版
/status + /usage：跑大量素材時監看
@：帶入品牌文案指南
工程師應用
/plan：重構、API設計
Tab排隊：跑測試時加新檔
/fork：兩種實作對比效能
/status + /usage：長build看context與額度
@：帶入spec文件、觸發$skill
卡關處理：5個最常見問題
Q1：找不到 /plan 或 /usage 命令，TUI跳「unknown command」
答案：CLI版本太舊。跑npm update -g @openai/codex（或brew upgrade codex）升到最新，重開CLI，再/help看當前所有slash command。
Q2：找不到「Shift + Tab兩次」進計畫模式
答案：那是Claude Code的快捷鍵，Codex CLI沒有。Codex用 /plan slash command（在composer內輸入）。
Q3：Tab沒排到，反而觸發了@ 選單或其他鍵盤行為
答案：
確認composer已輸入文字後才按 Tab
不要在 @ 提及選單開著時按Tab（那是在選單內選取項目）
跑 /status 確認「Queued items」有沒有增加
Q4：/fork 後分支context不一致
答案：/fork 會帶走分叉前的對話歷史，但分叉後原thread和新thread互不回流。要兩邊都看到的東西，請在fork之前講完。
Q5：@ 選單只出現檔案，沒有Plugins／Skills區
答案：先升級CLI到最新版；再確認環境內真的有插件（用 /plugins 查）或技能（用 /skills 查），沒裝當然不會列。
節錄自：博碩文化《ChatGPT × Codex全攻略：從零基礎到自動化，打造你的AI Agent工作流》／曾慶良（阿亮老師） 著
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打造企業「AI+綠領」雙軸升級計畫，專家建議5策略發展
台灣經濟迎來最強動能！受惠於AI運算需求與資通訊出口爆發，面對這波科技浪潮，企業招募不再只看學歷，具備AI開發與淨零碳排能力的「雙軌人才」正成為市場最炙手可熱的標的，身為資源有限的中小企業，如何在這場人才爭奪戰中突圍？文章中提供中小企業轉型AI×綠色人才發展策略建議，如：技能優先、證照加持、實戰專案及組織文化，以掌握未來人才樣貌，在數位與永續雙轉型中取得優勢！
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長）
本文導覽
中小企業AI與綠領雙軸轉型下的人才發展策略一、導入技能優先「Skills-First」，取代以學歷導向的人才任用策略二、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度三、強化現有人才的「AI＋綠領升級計畫」四、善用政府、學校及專業機構的資源與協助五、打造綠色與AI的組織文化企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
根據行政院主計總處2026年初的報告，受惠於AI與高效能運算需求強勁，2025年台灣經濟成長率（GDP）上修至8.63%，創近15年新高，主要受惠於資通訊產品出口遠優於預期帶動。展望2026年，預測經濟成長率上修到7.71%，在穩健的出口與投資動能下，顯示科技出口動能續強，2026年人均GDP將突破4萬美元，台灣整體產業經濟展望正向發展，預估會帶動企業人才招募動能。
美國OpenAI公司在2022年底推出ChatGPT以後，AI應用在各領域的新科技推陳出新，企業除了要精簡大量數據與重複性工作流程以外，更需要投資AI在產品開發、服務流程及商務模式的技術創新。根據104人力銀行的調查統計，因應AI數位轉型發展需求強勁，2025年企業在AI人才招募職缺數超過3萬個，75%企業願意為具備AI開發技能的人才提供薪資加碼等誘因，平均增幅達9.5%以上。科技相關產業普遍看好自身及2026年景氣，在2026年的薪資調查報告中，軟體及網路相關業受到AI轉型與數位服務需求帶動，加上外商與新創公司競相徵才，調薪幅度7.1%居各產業之冠
另外，台灣「綠領」人才已進入搶才時代，職務缺口逼近3萬個，需求綠領的企業家數，2018到2025年8年間成長182%，需求綠領人才數量8年間成長278%。2025年下半年平均每月有5,340個綠領AI工作機會，年增幅57%，占整體綠領工作機會的18.2%，顯見企業對於AI與綠領技能雙軌人才的需求正日益增加。
▲ 資料來源：環境部綠領人才就業趨勢報告（2025年11月）
▲ 資料來源：環境部綠領人才就業趨勢報告（2025年11月）
中小企業人才若能同步補足AI能力與淨零／綠色能力，不僅符合供應鏈與法遵需求，也能在效率與營收端創造實質回報。
延伸閱讀：綠領人才缺口逼近3萬、8年成長278%年薪200萬高薪綠領出列！
中小企業AI與綠領雙軸轉型下的人才發展策略
中小企業的資金、人才與技術資源比不上大型企業，因此在AI與綠領雙軸轉型的人才發展策略，必須整合內部資源，連結政府相關部會與外部專業機構，掌握務實、穩健及驗證可行的原則下推進。
一、導入技能優先「Skills-First」，取代以學歷導向的人才任用策略
根據104人力銀行的調查統計，49.3%綠領工作不限科系，56.2%歡迎年資一年以下或不限。而企業對於AI人才資格要求，則有55%以上不限科系，整體綠領跟AI職缺歡迎大專以下學歷，技能、實作經驗、認證課程與證照已經超越學歷的要求。建議中小企業可以任用非理工背景人才、中高齡再就業人才、外籍與僑外生，藉由專業技能訓練強化員工綠領與AI雙軌應用能力。
二、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度
建議中小企業在綠領人才的任用與訓練發展上，連結經濟部產業人才能力鑑定iPAS的淨零碳規劃管理師能力鑑定與環境部淨零綠領人才培育課程。在AI應用技能的提升上，則可以參照數位發展部《AI產業人才認定指引》的人才類別與技能架構，搭配專業發展路徑，建構企業AI人才學習地圖。另外參與iPAS的AI應用規劃師能力鑑定與外部AI工具應用與資料分析師等國際認證，都可以提高企業人才的專業深度。
延伸閱讀：iPAS淨零碳規劃管理師初級證照：考試如何準備？哪些人適合考？
三、強化現有人才的「AI＋綠領升級計畫」
我們深知訓練學習必須連結實務應用，才能創造最佳的學習成效，如能規劃AI×ESG複合式訓練營，或是節能減碳專案導入KPI×AI數據化工具，以專案計畫推動訓學用合一，如能源自動監控與節費專案、碳盤查自動化專案、AI 製程減碳優化或是供應鏈碳資料品質管理等專案。
四、善用政府、學校及專業機構的資源與協助
根據調查取得環境部淨零綠領人才培育課程合格證明的人才，提升面試邀約率達5.4倍；根據iPAS專業人才媒合平台資料，目前已有超過千家企業加入認同，承諾「優先面試」獲證者，持有證照者的初次就業率高達 90%，平均而言，持證者的起薪較一般初任人員高出約 10%。
企業除了優先錄取通過政府相關部會推動的認證以外，鼓勵現職員工參加勞動部職訓中心課程、進入學校持續進修學程及課程、推動學校系所的研究與合作計畫，或是與外部專業機構進行輔導、技術移轉與驗證合作，都可以提升企業的營運績效及人才素質。
五、打造綠色與AI的組織文化
AI與綠領人才的留任關鍵來自薪資競爭力（如：綠領薪資中位數比整體高5.3%）、友善職場與工作環境（如：彈性工時、遠距／混合上班、提供學習資源及補助）、心理安全感、跨部門協作及學習型文化。
中小企業如能推動內部綠色行動，如設置節能小組、制定淨零目標，規劃AI Party、免費素食日、ESG Day、AI與綠能創新競賽等活動，提升全體員工參與感。搭配獎勵與鼓勵措施，如設立學習獎勵金、考取綠領／AI證照獎勵金、創新競賽獎金，逐步形塑公司綠色與AI的創新文化。
企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
因應資訊科技發展及企業永續經營的人才需求，跨專業領域人才如果能在原有的專業領域下，持續強化AI及綠領技能，便能夠整合多元資訊及數據做出適當決策，這是企業鍾愛與競逐的人才類型。
而從人才端來看，未來職涯如何不被AI與綠能專業取代、永保職場競爭力，持續維持學習動能，持續強化科技力及語文能力，在求學階段及工作中培養跨部門溝通與協作能力，透過實習、輪調及專案工作任務培養解決問題能力。
中小企業若能盡早完成AI×綠色人才的雙軸升級，不只可以符合國際企業永續及環保法規要求，更能提升營運效率、吸引高潛力人才，建立不可取代的競爭優勢。
（原文標題：中小企業雙軸轉型下的人才發展策略）
【作者介紹】鍾文雄● 一零四資訊科技股份有限公司人才永續長● 社團法人中華人力資源管理協會常務顧問
設計流程總是繁瑣難控？現在透過 3DEXPERIENCE，一鍵掌控Component Family設計！
設計流程總是繁瑣難控？現在透過 3DEXPERIENCE，一鍵掌控Component Family設計！
產品變化多、設計組態複雜，如何避免重複建模、提升效率與設計一致性？
本影片展示 #3DEXPERIENCE 平台中，透過 Component Family 功能，自動建立多版本零件，並快速應用於不同設計場景中。
適合應用於客製化產品、模組化設計、高變異需求的產業，幫助企業加速研發流程、減少錯誤與人力成本。
https://youtu.be/FZgS1wWSE6A
廣達、緯創徵召量子電腦人才！台灣電子五哥研發落地加速搶人
2026-07-19 經濟日報記者王郁倫 記者吳康瑋攝影 由聯合新聞網授權轉載
電子五哥廣達（2382）、緯創（3231）開徵量子電腦工程師職缺，顯示硬體廠商正從前期探索跨入著手研發，廣達徵召人才鎖定量子電腦系統內部架構設計到外部控制電腦數據讀取專才，而緯創徵才範圍更大，從晶片封測到軟硬體整合全面徵才，兩家兆元大廠布局量子電腦策略似乎正與AI伺服器布局有高度一致性。
台灣科技產業下游開始布局量子科技，緯創跟廣達都開始徵召量子科技人才，其中，緯創設定人數無上限，徵求人才內容從硬體系統線路設計、晶片封裝與量測架構、超低溫實驗平台規劃維運、微波控制器設計與讀取到核心量子裝置實驗，如位元相干時間改良（讓電腦運算更穩定更持久），最後是軟硬體整合改良。
緯創徵召量子人才的廣度極大，也凸顯布局量子電腦技術的企圖心，期望從晶片模組到整體系統都掌握。緯創董事長林憲銘日前接受《經濟日報》提問時表示，對量子電腦技術將是自研與投資雙軌並行。
林憲銘更透露，將購買一座32量子位元的超導量子機器，與AI伺服器進行連線運算測試，未來也不排除爭取IBM 等量子系統代工或關鍵零組件製造商機。故此次大舉開出量子電腦職缺，也顯示其自建量子運算中心下半年將加速啟動。
[joblist_plugin title='【緯創 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E7%B7%AF%E5%89%B5' amount='1']
廣達此次開出1～2位量子人才需求名額，強調需要出差，符合業界觀察廣達常派出工程師到美國量子新創Rigetti Computing總部交流合作消息，廣達此次徵才要求主要包括量子硬體系統設計優化、量子控制線路、控制程式及資料分析工具、執行量子實驗做量子系統較準及參數設定，該部分人才技能偏向後段硬體面。
[joblist_plugin title='【廣達 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E5%BB%A3%E9%81%94' amount='1']
金寶電子（2312）與國際大廠SEEQC合作室溫電腦控制平台，在電子業下游跑得相當快，下半年第一版本將展開測試，董事長許介立也透露，除超導體新創，目前也廣泛跟其他技術業者合作比方離子阱，目前投資國外新創已有2~3家，未來會持續透過此方案擴大量子電腦布局。
對此，鴻海（2317）董事張慶瑞表示，台灣產業確實開始動起來！他日前曾發言擔心台灣量子人才環境不足，除缺乏產業留才，導致培育的人才畢業後面臨無處可去，只得去台積電（2330）就職或出國就業窘境。
在政府合併AI新十大建設推動方案中，量子技術已被列為三大AI關鍵技術之一，與矽光子及機器人位階相當，政府也從2022～2026年五年內投入80億元打造業合作平台，建立量子國家隊。
張慶瑞日前接受訪問指出，本土培養的量子人才約有150至200人，畢業後卻面臨沒有量子產業可以效力。該問題能否隨廣達、緯創及工研院都開出量子人才職缺而獲得解決將是未來可關注重點。
[joblist_plugin title='更多【量子電腦】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%E9%9B%BB%E8%85%A6' amount='1']
熱門AI新職缺，「前線部署工程師FDE」是什麼？
FDE前線部署工程師為何成為熱門新職缺？從Dcard、和泰汽車到和碩、鴻海、緯創都在開缺。生成式AI加速走進企業工作流程，新的職位也跟著浮現，從協助企業部署AI代理人的FDE，到負責治理的AI長，企業組織圖如何被重新改寫？
文／康瓊之 圖／謝寬 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
「前線部署工程師（FDE）」快速走紅誰來制定AI戰略？車商也有「AI局長」需要同時懂技術與現場的人
財金系畢業、不會寫程式的資深PM李昆哲，從沒想過有一天會做起如此接近工程師的工作，開始幫企業打造AI代理人（AI Agent）。
今年5月底，在生成式AI浪潮下，台灣最大數位原生社群Dcard宣布成立新事業「GNTC」。
希望將自己在內部推動AI轉型的實戰經驗產品化，幫助企業導入AI Agent，讓企業串接既有內部系統、統一管理資料權限與工作流程。
原本在Dcard負責探索公司「第二成長曲線」的他，也因此把重心完全轉向AI。
李昆哲的工作，從蒐集各部門「AI可以幫我做什麼」的需求開始，有人每週做報表花太久，有人想從資料庫找資訊，有人希望快速做出客戶提案，他就和團隊一起拆解工作流程，協助同事把一項項需求做成Agent。
如今，公司內部已累積將近700個Agent。這不只是員工多了好用的AI工具而已，當AI能從回答問題的「助手」，進一步成為能取得資料、拆解任務、呼叫工具，甚至獨立完成一段工作流程的「數位同事」，企業的人力配置也開始跟著移動。
「前線部署工程師（FDE）」快速走紅
他的職涯變化，正好揭示一個重要的產業訊號：AI代理人時代，新工作不一定會從既有職稱裡長出來。當原本由人類負責的任務開始交給AI，企業也需要一批「人類與AI的中間人」，重新設計流程、串接資料、管理Agent，甚至教會其他員工怎麼把自己的工作交給AI。
企業組織圖隨著生成式AI爆發，正在重新畫一次。最明顯的新職位之一，就是前線部署工程師（FDE）。
李昆哲眼中的FDE，像是一個隨AI需求長出來的跨域工作。它不要求人先成為傳統工程師，而是從理解企業問題、整理需求、協助導入開始，更要走進客戶現場，把AI真正變成可以融入工作流程、發揮效益的工具。
GNTC另一名軟體工程師出身的FDE葉妮姍在一旁補充，如今團隊每週面對的工作都不同，她得先理解不同產業如何工作，再決定哪些資料、權限與系統必須打通，最後才輪到AI登場。
「大家都知道AI，但AI到底要怎麼用在工作上？」這才是企業真正碰到的難題。
本土最大系統整合商精誠資訊副總經理林宗瀛觀察，企業真正卡住的，往往不是沒有模型，而是內部資料、權限與系統並未完全打通，因此現在的熱門職缺FDE，需要進入企業第一線、串接資料流；另一方面還得理解員工原本的工作流程，把AI真正嵌進日常工作。
這個源自美國軟體公司Palantir的全新職位，正在AI浪潮下快速竄紅。
誰來制定AI戰略？
AI代理人改寫的不只有第一線，也開始往管理層延伸：前線需要FDE把AI接進流程，高階則要有人決定AI投資、治理與優先順序。IBM今年調查兩千名CEO，有76%受訪企業已經設置AI長或類似的管理職位。
以Palantir為例，該公司創立時就開始服務國防、政府等大型機構，面對高度敏感的資料與複雜的內部系統，光交付軟體並不足以解決問題，工程師必須深入客戶現場，與使用者一起完成資料整合、系統部署與問題排除，因此FDE職位逐漸形成。
不過，當企業裡不再只有幾套軟體，而是數百、甚至數千個會自行執行工作的Agent，另一種角色也開始浮上檯面：誰來決定整家公司怎麼用AI？
在台灣，擁有將近80年歷史的和泰汽車，也經歷過同樣的轉型路徑。
車商也有「AI局長」
去年，和泰便讓員工免費試用ChatGPT、Gemini等生成式AI工具，希望同仁先理解「AI能做什麼」。同時，更進一步鼓勵各部門自主研究，從自身工作中尋找AI應用場景，一年內累積超過四十項專案。
然而，當各部門都開始做AI，也浮現重複投資的問題。「A單位在做，B、C單位也在做，不免浪費人力，」和泰汽車MaaS（交通行動服務）先進策略本部長韓志剛受訪時說。
因此，和泰在去年成立由他擔任局長的「AI發展事務局」，由具備資訊與技術背景的專責團隊協助各單位評估工具、發展模型，並把可共用的功能放進「AI中台」。韓志剛形容，AI中台就像中央廚房：一個部門做好的報表整理、語音辨識或行銷模組，其他部門可以直接取用，不必各自重做。
現在和泰把AI組織分成三層。底層的「AI Ready」負責資料權限、資安、智慧財產與治理；「AI Driver」建置中台、模型與工具；最上層的「AI Empower」，則交由各單位依照自己的業務知識，決定哪些流程要導入AI。
需要同時懂技術與現場的人
從新創團隊到成立數10年、營收上千億元的大型企業，生成式AI人才需求正在快速擴散。過去FDE多半出現在AI新創或軟體公司，如今製造業也開始出現同樣職缺。
104人力銀行上，和碩、鴻海、緯創紛紛開出「Edge AI前線部署工程師」（FDE）職缺，要求人才直接面對內外部客戶，理解產線與營運痛點，再把電腦視覺、大型語言模型部署進實際場域，甚至必須串接MES、ERP等既有系統。
上述種種轉變都顯示，如今企業導入AI的瓶頸，正從「有沒有模型」轉向「能不能真正用起來」。愈是大型企業，內部資料、權限、IT系統與作業流程愈複雜，只懂模型的AI專家未必真能解決企業痛點。
如今企業更需要的是能同時理解技術與現場的人，走進業務或廠房第一線，把抽象的AI能力翻譯成具體流程，「AI是手段、不是目的，」連續創業家、WeMo執行長劉于遜強調。
目前這股風潮更已開始在台灣蔓延，從製造、軟體、教育等不同產業，均看得到企業開出愈來愈多的FDE職缺，職務內容普遍強調需求訪談、系統整合與客戶協作。
當AI從實驗室正式走進企業核心流程後，未來是否還將出現更多新型態工作？值得我們持續關注。
What's Next?
流程導入：企業真正缺的，不再只是會做模型的人，而是能把AI接進既有流程的人。
共同管理：未來AI主管管理的，將會是一套由人類員工、AI Agent共同組成的新型組織資源。
知識轉譯：愈來愈多員工可能同時扮演「領域專家＋AI流程設計者」，企業真正需要培養的，將從「會不會用AI」進一步變成能否把自己的專業轉化成AI可以執行的工作流程。
（原文標題：熱門AI新職缺，Dcard、和泰都搶著要！前線部署工程師FDE是什麼？）
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像新創一樣快，像集團一樣穩：他們在統一，每天用技術改變你我的生活
在傳統零售與數位創新的分界線上，統一超商旗下的uniopen團隊成功實現了兩者的融合。這個部門肩負著打造 「亞洲流通生活平台」 的重要使命，以新創般的速度，利用集團的穩定資源，重塑消費者與7-ELEVEN、星巴克等品牌之間的連結。團隊鼓勵成員在「沒有究責、只有成長」的開放文化中，實踐「做中學」（3E 架構），將程式碼轉化為能直接改善日常生活的影響力。在這裡，你可以在穩定中加速前進，親手定義零售科技的未來。
文／《104職場力》
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從零開始的冒險：新人工程師的第一場挑戰不只是 App，而是生活平台功能落地：從程式到影響力沒有究責，只有成長面向未來：一站式的整合體驗在穩定中前進，創新步伐更有力
在新創與大企業之間，總存在著一道微妙的分界線。
前者速度快、自由度高，但資源有限；後者制度完整、穩定可靠，卻常被認為創新不易。然而，統一超商旗下的uniopen團隊，正在打破這樣的框架，讓兩者真正融為一體。
這個誕生於傳統零售巨輪之中的數位新部門，肩負著打造「亞洲流通生活平台」的任務。它的挑戰，不單是開發一款App，而是重新定義消費者與品牌之間的連結。
團隊成員無論是新鮮人或跨界主管，都在穩定體制裡前進，在創新環境中扎根，攜手推動一場備受期待的數位革命。
從零開始的冒險：新人工程師的第一場挑戰
對統一超商研究發展部的APP工程師 蘇子安 而言，加入團隊是一場真正「從零開始」的冒險。
「這其實是我的第一份工作，去年才剛畢業。」他笑著說。令人意外的是，蘇子安大學念的是社會學，並非資訊相關科系。
在校期間因緣際會接觸到程式設計後，他才確定了自己的方向，後來更進一步報名AppWorks School，透過專案實作熟悉開發流程與團隊協作。
他回憶起當時的面試經驗：「uniopen的藍圖讓我非常驚豔。能從一個全新 App 的起點參與建置，對新鮮人來說非常難得。」
在多數公司，新人通常負責維護或協助任務，但在這裡，他從架構到功能都親身參與。
「最棒的是能親眼看著產品從無到有誕生，那種成就感很強烈。」
面對挑戰，他感謝團隊的帶領與節奏。「我們iOS團隊有六位工程師，其中兩位非常資深，提供了絕佳的學習條件。另外，剛入職前三個月還有導師引領，一開始會提供程式設計建議，後來再逐步放手讓我獨立作業。」
他表示，雖然有壓力，但步調合理，讓人能專注在學習與交付；在這裡，學習態度也遠比資歷更重要。
不只是 App，而是生活平台
對統一超商uniopen研究發展部部長劉昌祥而言，這個平台的誕生，是統一數位轉型的重要一步。
他提及整個計畫的起點：「這個構想來自 2022 年統一企業集團羅智先董事長提出的願景—要打造一個『亞洲流通生活平台』。我們以『生活平台』為核心，整合統一企業集團旗下品牌與服務，讓消費者能在同一個App裡完成購物、積點、支付與社群互動。」
他強調，uniopen不能被視為單一產品，而是一個持續演進的生態系。
「我們的目標是建立以會員為中心的數位交流空間。統一企業集團品牌眾多，從7-ELEVEN、星巴克到康是美、博客來等，最大的挑戰是讓消費者能在一個平台上，同步享受各品牌的便利與權益。」
劉昌祥指出，這樣的跨品牌整合既是技術挑戰，也是組織協作的考驗。
雖然形式上是一款App，但其本質，是要為統一企業集團建立一套共通的數位基礎建設。
他也坦言，整合不可能一步到位，必須循序漸進：「先整合統一企業集團會員資料，再建構各品牌的數位入口，同時彙整數位商品與優惠資訊，逐步完善會員旅程與回饋機制。最終，讓平台能支援品牌自營活動與促銷，並逐漸形成具備長期變現力的社群生態。」
劉昌祥進一步說明，uniopen所要打造的是一條從「發現、互動、交易到回饋」的完整路徑，「我們希望讓使用者在不同品牌場景之間穿梭時，權益與體驗都能完整延續。」
在網路廣告產業深耕超過二十年後，劉昌祥選擇轉戰零售體系，正是看見uniopen能「整合龐大資源、放大價值」的潛力與意義。
◆ 統一超商uniopen精選職缺 ▶ 看職缺
功能落地：從程式到影響力
對工程師而言，最令人興奮的事，莫過於看見自己寫的程式被真實使用。而讓蘇子安印象最深的一環，就是uniopen App中的地圖互動功能。
過去，已有不少門市店長會在LINE社群發布優惠訊息，他解釋：「把這項功能帶到App設計中，能讓使用者更容易找到所需資訊，也更快走進鄰近門市。」因此，團隊在App中導入Google Maps並整合發文機制；使用者在地圖頁面能一眼掌握附近門市的最新貼文與活動，也可直接分享現場資訊、留言互動，例如近期爆紅的翻轉布丁是否到貨。把內容與互動結合地理位置，讓優惠與補貨消息的傳遞更加即時快速，進一步帶動到店消費。
而這樣的開發經驗，讓他更確信技術可以直接改善日常體驗：資訊流動更快、觸達更準，消費者自然可以「走到哪、買到哪」。
他也補充產品藍圖的延展性：「一開始以社群、即時通訊為核心，未來會整合會員相關，讓流程更完整。」
這也是他最感到驕傲的一部分，能在大型集團的資源支持下，實現自主研發關鍵技術。
以即時通訊為例，「背後有一些比較難的技術」，在過去，小型團隊可能會需仰賴第三方服務，「但我們在這裡可以自己完成」。
劉昌祥補充，平台思維也體現在全通路的串接上：線上與線下的接觸點要能協同運作，從資訊查詢、優惠領取到實際購物與取貨，過程應該連續而不斷裂，讓品牌能以同一套會員識別與權益規則服務不同情境的消費者。
他進一步強調，uniopen與傳統電商不同，不僅處理交易，更要把社群互動、內容分享、任務與回饋機制結合起來，讓使用者願意長期停留並參與；而這些參與最終會成為品牌的重要數據資產，「讓我們能用更貼近消費者需求的方式進行高效溝通。」
沒有究責，只有成長
在快速變化的產品開發現場，團隊文化往往決定了專案能走多遠。蘇子安說，他最喜歡uniopen團隊的地方就是工作氛圍。
「發生問題時，大家不會急著追問是誰的錯，而是先把問題解決掉。」這樣的文化讓新人敢嘗試，也不怕提問。
至於個人成長，他也觀察到：「在程式碼檢視（Code Review）過程中會學到很多技巧，也會看到別人如何思考。」資深同事會從不同的技術層面逐一探討，讓新人不只是能把功能做出來，也理解為什麼要這樣做、怎麼做得更穩定。除了日常的程式協作外，團隊也不定期進行研討交流，內容包括即時通訊、後端介接、SSO等主題，由不同成員輪流分享；就算是不熟悉的領域，也能透過經驗分享快速掌握趨勢。他直言，這樣的支持對新鮮人很友善。
而在AI賦能時代，劉昌祥認為，保持學習動能是組織能持續前進的關鍵，但學習也要更聰明。他分享：「我們做過一次內部問卷，七成以上的同仁提到，AI工具可能會讓人過度依賴AI，容易忽略風險，或跳過必要的學習路徑。」
因此，為了要合宜使用AI同時精進自身技術，uniopen團隊依循下列原則：善用工具、理解原理，不讓工具取代思考，讓每一次AI的應用，都能真正促進能力成長。
◆ 統一超商uniopen精選職缺 ▶ 看職缺
面向未來：一站式的整合體驗
談到自己投入這個團隊的動機與視野，劉昌祥直言：「人生最棒的事情，就是你可以做一些貢獻，而且這個貢獻是超越個人的遠大目標。」
對他而言，uniopen承載的不僅是統一企業集團的轉型任務，更是一場關於「連結」的長期探索與實踐。
他補充，uniopen希望成為「統一生活品牌的單一窗口」，並建立起顧客資料平台，作為精準行銷與個人化服務的基礎；在會員整合之上，讓各品牌在同一平台更有效地與消費者互動，也能以數據為依據做出決策。
他也預期，隨著會員服務與數據能力的成熟，線上線下的消費行為將更緊密地整合；再加上AI的導入，零售將出現新的產品與技術創新。從智慧搜尋、個人化推薦到智慧客服，這些應用都將讓消費過程更加順暢與高效，未來的消費生活也將因此變得更為智能便利。
對仍在職場初期的蘇子安來說，能參與其中已是一種成就。「看到新功能上線、被使用者討論，就會覺得我們寫的東西真的被看見了。」對工程師而言，這正是把技術化為影響力的路徑。
在穩定中前進，創新步伐更有力
在多數人眼中，創新屬於新創；穩定，則是大企業的代名詞。但uniopen團隊的發展現況，證明了創新速度與穩定資源之間無須二選一，也能有更聰明的整合。
在這個由統一超商孕育的新平台裡，工程師用技術解決真實問題，也在完善制度與開放文化中不斷成長。
無論是剛入職場的年輕工程師蘇子安，還是從數位廣告轉入零售的技術專家劉昌祥，他們都在這裡找到絕佳的發展空間。
對這群在uniopen奮戰的技術人才而言，改變已經開始，而未來，也正由他們親手定義。
104精選：【統一超商】精選職缺！
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Felo 一款知識管理與內部協作工具，即時協作、支援第三方工具、開放API，幫助PM 提升工作效率
Felo 是一款 AI 驅動的 知識管理與內部協作工具，主要針對企業內部團隊的知識共享需求設計；而 Felo 對於產品經理（PM）來說，可以成為強大的知識管理與協作工具，幫助 PM 在跨部門協作、產品開發和市場推廣等方面提升效率，以下是 Felo 的核心功能介紹及PM如何應用在工作中：
【核心功能】
1. 知識庫管理
- 提供團隊共享的知識庫，便於存儲和檢索各種資訊，包括文件、FAQ 和培訓資料。
- 支援結構化資料的分類與標籤功能，方便快速找到相關內容。
2. AI 聊天助理
- AI 可即時回答團隊成員的問題，並從內部知識庫中提取最相關的內容，減少查找時間。
- 能學習團隊特有的專業知識，讓 AI 回答更貼合業務需求。
3. 即時協作
- 支援多人即時編輯文檔和註解，促進團隊間更高效的協作。
- 提供評論和任務分配功能，適合用於專案管理與跨部門溝通。
4. 搜索與個性化
- 高效的搜索功能支援全文檢索與推薦，讓團隊快速定位所需資訊。
- 個性化知識推送，根據用戶的角色和歷史記錄，推薦相關內容。
5. 整合與 API
- 支援與第三方工具（如 Slack、Microsoft Teams 和 Google Workspace）的整合，讓知識管理融入日常工作流。
- 開放 API，便於企業根據需求進一步擴展功能。
【適用場景】
- 新員工培訓： 快速建立基於常見問題的學習路徑，幫助新員工上手。
- 技術支持團隊： 提供快速準確的回答，減少客戶等待時間。
- 跨部門溝通： 打破部門之間的資訊孤島，促進透明化協作。
【優勢】
- 效率提升： 減少花在查找資料上的時間。
- 智慧學習： AI 持續學習和優化知識回答的準確度。
- 安全性高： 確保企業內部敏感資訊的存儲與共享安全。
【具體應用方式】
1) 構建與管理產品知識庫
➛ 用法：
- 將產品需求文檔（PRD）、設計規範、用戶研究報告和市場分析集中存儲於 Felo 知識庫中。
- 使用標籤和分類功能按主題組織內容，例如「產品願景」、「客戶回饋」、「技術規範」。
- 價值：確保團隊成員快速找到最新的產品資訊，避免重複溝通和資料冗餘。
2) 加速需求澄清與解答
➛ 用法：
- 將內部的 FAQ（例如「某功能的用戶價值是什麼？」、「這個模塊的技術邏輯？」）輸入到 Felo，讓 AI 協助回答團隊的日常問題。
- 利用 AI 搜索功能快速從歷史資料中找到解決方案。
➛ 價值：減少 PM 在需求澄清上的時間消耗，專注於策略性任務。
3) 支持跨部門協作
➛ 用法：
- 在 Felo 上創建跨部門的共享文檔，PM 可以和設計、工程、營銷等團隊即時協作。
- 使用 Felo 的任務分配與評論功能，跟進各部門的進度。
➛ 價值：避免資訊孤島，提高團隊透明度，縮短項目交付周期。
4) 快速應對用戶回饋與市場需求
➛ 用法：
- 將來自用戶的回饋、客服數據或競品分析統整到 Felo，並分類整理。
- 在規劃新功能時，檢索相關資料，快速做出基於數據的決策。
➛ 價值：增強對市場趨勢的敏感度，幫助 PM 快速響應用戶需求。
5) 提升內部培訓效率
➛ 用法：
- 利用 Felo 設置新團隊成員的學習路徑，例如產品願景、過往項目經驗、開發流程等。
- 將培訓材料與常見問題整合到知識庫中，新人可以通過 AI 獨立學習。
➛ 價值：節省 PM 培訓新人的時間，提升新成員的上手速度。
6. 追蹤產品目標與指標（OKR/KPI）
➛ 用法：
- 在 Felo 中建立 OKR 模板，存儲季度目標及其進度，確保所有相關方對產品目標保持一致。
- 自動提醒或檢索相關的歷史記錄，追蹤完成情況。
➛ 價值：確保團隊專注於高影響力的產品方向，並隨時了解當前進度。
【實用案例舉例】
1. 需求會議後跟進： PM 可將會議記錄和討論要點立即同步到 Felo，便於後續團隊查看與追蹤。
2. 功能優化： 當開發團隊需要更多背景資料時，可直接在 Felo 中檢索用戶反饋或功能規劃歷史。
3. 競品調研： 整理競品分析數據，並輸入 Felo，讓團隊隨時了解市場競爭格局。
【結論】
Felo 能幫助產品經理在日常工作中實現知識集中管理、提升溝通效率，並將更多時間投入到高價值的策略與決策工作中。
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！